설계 재활용을 위하여서는, 반도체 지적 소유권(Intellectual property)의 표준화와 더불어 레이아웃 자동 이식에 관한 연구와 상품화가 필수적이다. 본 논문은 반도체 설계 형식 중에서 생산 공정과 밀접한 레이아웃 형식의 회로도면 처리를 자동화하여 설계와 생산 시간을 혁신적으로 단축하기 위한 연구이다. 레이아웃 형식은 특성상 도형(폴리곤)으로 구성되어 있으며, 레이아웃 형태에서 다양한 도형의 중첩이 반도체의 트랜지스터, 저항, 캐피시터를 표현함으로써, 반도체 지적소유권의 한 형식으로 자주 활용되고 있다. 본 논문은 반도체 레이아웃 이식 소프트웨어 시스템의 내부 기능에 관한 설명과 처리 능력과 속도를 높이기 위한 알고리즘의 제안과 벤치마킹 결과를 보여 주고 있다. 비교 결과, 자원의 최적 활용(41%)으로 대용량의 처리 가능성을 보여 주고 있으며, 처리 속도는 평균 27배로써 이전의 벤치마킹 회로를 더욱 크게 하여 그 결과를 보여 주고 있다. 이러한 비교 우위는 본 논문에 포함된 소자 처리 알고리즘과 그래프를 이용한 컴팩션 알고리즘에 기인한다. 지면상의 연유로, 참고1에서는 기능 설명을, 본 논문은 알고리즘의 구현에 관한 설명을 중점적으로 기술한다.
현재 활발한 연구가 진행중인 유전자 분석과 같은 분야에서는 유전자 염기 서열과 같은 대규모 서열 정보들에 대한 효과적인 분석기술을 요구하고 있다. 본 논문은 이러한 서열 정보들 사이의 유사도를 측정하고 분석하는 작업을 효과적으로 지원하기 위한 가시화 도구의 개발을 다룬다. 본 논문에서 사용하는 유사도 가시화 기법은 유전자 정보의 유사도 가시화를 위해 제안되었던 시각적 점-행렬 도면(Graphical Dot-Matrix Plots) 기법을 이용하는데, 이 시각적 점-행렬 도면 기법은 비교 대상이 되는 서열 정보의 크기가 커지면 효율적으로 가시화하기가 힘들다는 단점을 가진다. 본 논문은 시각적 점-행렬 도면 기법의 이러한 문제를 해결하기 위해 서열 정보 유사도 비교 결과를 화면의 해상도 내에서 표현할 수 있도록 데이터를 영역별로 분할하고 각 영역별 일치도를 이분 그래프(bipartite graph)의 최대 평면 일치(maximal planar matching)를 이용하여 결정하고 이를 하나의 화소(pixel)로 출력하는 기법을 제안한다.
본 논문은 와전류 탐상 시 출력되는 결과를 하나의 디스플레이로 결과를 비교하기 위하여 2D 및 3D의 그래프를 Labview를 통하여 구현하였다. 와전류센서에서 들어오는 아날로그 신호를 효과적으로 제어하여 그 데이터를 수집하고 수집된 데이터를 필요로 하는 결과 값으로 분리하여 분석이 용이하도록 프로그램을 구현하였다. 또한 와전류탐상에 쓰이는 스캐너를 제어함으로써 결함 검출 과정을 보다 쉽게 할 수 있었다. 그 결과로 결함의 위치 및 형태, 종류 등을 판단하는데 도움이 되도록 하였다.
본 논문에서는 그래프 기반의 최대신장트리(Maximum Spanning Tree)를 이용한 한국어 의존구문분석 방법을 제안한다. 우리는 최대신장트리 알고리즘을 한국어의 특성인 지배성분 후위의 원칙과 투사성의 원칙을 적용하여 한국어 의존구문분석에 적합한 알고리즘을 만들었다. 제안한 알고리즘은 기존의 한국어 의존구문분석의 방법들보다 낮은 시간복잡도를 가지며 대용량 말뭉치를 학습하기 위해 증분학습이 가능하고 비교적 학습속도가 빠른 Averaged Perceptron 알고리즘을 사용하였다. 실험결과 제안한 방법은 비교적 열악한 환경인 복문이 포함된 장문의 문장에서도 뛰어난 성능을 보여주었다,
본 논문은 스마트폰에서 비만도를 구하는 App을 개발하여 언제, 어디서나 본인의 비만도를 측정하여 건강관리에 활용할 수 있는 장점이 있다. 본 App은 차트로 연동이 되어 여러 인원의 그래프 비교가 가능하며, 세부적인 생체수치 필드를 추가한다면, 보다 정교한 바이오리듬까지도 측정할 수 있다. 차트의 검색창을 통해 저장된 DB를 불러들여 본인의 과거 측정데이터와 비교하여 현재 상태를 점검하는 용도로 활용 가능하며, App을 개발하는 과정을 간단한 교육과정으로 사용할 수 있다.
본 논문에서는 동일한 설계조건을 갖는 벅 컨버터와 벅-부스트 컨버터를 신뢰성의 측면에서 비교한다. 신뢰성 분석의 대표적인 지표의 고장률과 평균 고장 시간(Mean time between failure, MTBF)을 도출하기 위해 고장나무 분석(Fault-tree analysis, FTA)을 사용한다. FTA는 컨버터의 동작 특성을 고려하여 고장의 원인과 영향을 나타내는 방법으로 컨버터를 구성하는 부품의 고장률은 MIL-HDBK-217F의 값을 사용한다. FTA를 통해 벅 컨버터의 고장률과 벅-부스트 컨버터의 고장률을 도출하고 고장률 차이의 원인을 분석하며 두 컨버터의 동작 온도별 고장률을 그래프로 나타내어 시각화한다.
본 논문에서는 프린지 패턴을 생성하는 딥러닝 기반의 WGAN-GP 네트워크의 최적화 방법을 제안한다. 기존의 복소 프린지 패턴 생성을 위한 GAN 모델은 생성의 정확도뿐만 아니라 학습의 안정성이 다소 부족하였다. 이에 따라 WGAN-GP 등의 업그레이드 된 방법을 사용하였지만, 네트워크 구조 및 파라미터에 따른 최적화가 필요하다. 보다 정확도 높은 정확도를 가진 프린지 패턴 생성을 위해 learning rate decay 사용하여 학습된 결과를 epoch 별 그래프로 최적화 전의 결과와 비교하고, 홀로그램과 복원 결과에 대한 PSNR 을 비교한다.
전 세계적으로 고령화 사회가 지속됨에 따라 평균수명이 증가하여 고령화 문제가 심각해지고 있는 추세이다. 고령에 속하는 65세 이상 노인들이 자주 발병하는 알츠하이머 치매는 명확한 치료법이 존재하지 않아 발병 전 조기 발견 및 예방이 중요하다. 본 논문에서는 컨볼루션 신경망을 기반으로 한 알츠하이머 치매분류방법을 제안한 논문과, 그래프 합성곱 신경망, 다중 커널 학습 분류기, 기계학습, SVM 분류기 등의 방법으로 알츠하이머 치매 분류에 대한 논문을 소개하고, 각각의 제안 방법 및 특징에 대해 비교분석한다.
블로그, 페이스북, 트위터와 같은 SNS(Social Network Service)는 유저와 포스트를 노드로, 유저와 포스트, 포스트와 포스트, 또는 유저와 유저 사이에 형성되는 다양한 관계를 링크로 하는 그래프로 표현될 수 있다. 본 논문은 이러한 그래프 구조를 분석하여 다른 유저들의 생각과 행동에 영향을 미치는 영향 유저를 선별하는 방법에 대해 논한다. 기본적인 패러다임으로 기존의 투표성 개념이 아닌, 다양한 시맨틱 웹 자원의 중요도를 평가하기 위해 제안된 상호작용성 개념을 초기 SNS의 하나인 블로고스피어의 영향력 평가에 적용함으로써, 여러 모의 실험을 통해 그 타당성과 적용 가능성을 입증하였다. 모의 실험은 각 대안이 제공하는 결과의 타당성 정도에 따라 성능을 비교 분석할 수 있는 네트워크 모형을 디자인하여 사용하였다. 또, 이러한 네트워크 모형에 대한 링크 가중치 튜닝의 결과 변화를 살펴봄으로써, 가중치 조합의 차이에서 발생하는 실험 오차를 줄이고, 실제 적용의 용이함을 비교 분석하였다. 부가적으로, 스팸 필터링 목적에서 포스트 컨텐츠 점수를 링크 구조 기반 방법 안에 포함시킬 수 있는 방법도 제안하였다. 본 연구는 SNS 영향유저 선별에 대한 연구의 출발점으로서, 다음과 같은 점에서 기존 연구와 구별된다. 첫째, 스크랩, 댓글, RSS, 친구 등 기존 연구에서 유의미한 속성으로 간주했지만, 그래프 기반 방법으로 함께 고려할 수 없었던 다양한 영향력 속성들을 종합적으로 반영할 수 있는 그래프 기반 영향력 평가 프레임웍을 제시한다. 둘째, 이 프레임웍은 영향력이 높은 개체들과 상호작용하는 개체가 영향력이 낮은 개체들과 상호작용하는 개체보다 높은 영향력을 갖게 되는 일반적인 현상을 구현할 수 있는 양방향성을 반영한다. 셋째, 영향력 평가 면에서 다른 사람들의 추종액션을 유발한 정도를 가장 중요한 요인으로 고려하여, 일련의 참조관계에 대해 기존의 페이지랭크나 HITS(Hypertext Induced Topic Selection)와는 다른 관점에서 접근하였다.
교사의 통계적 추론과 사고를 개발하는 것은 예비교사 대상의 통계교육에서 이루어져야 하는 중요한 역할이다. 본 연구에서는 특히, 예비초등교사들이 통계의 핵심 아이디어에 대한 추론을 발달시키기 위한 방안으로서 두 자료집합 비교하기 과제의 활용에 주목하였다. 24명의 예비초등교사들이 4명씩 6개 모둠으로 과제를 수행하고 이를 발표하게 함으로써 자료를 수집하였고, 두 자료집합 비교 활동에서 확인된 Pfannkuch(2006)의 추론 모델을 바탕으로 이를 분석하였다. 분석 결과, 연구 참여자들은 두 자료집합 비교하기 과제를 통해 통계적 문제해결을 위해 분포와 변이성에 주목하였고, 의사결정을 위해 맥락적 지식을 고려하는 모습을 보였다. 또한, 통계적 의사소통을 위한 주된 참조물로서 통계량과 그래프를 활용하였는데, 이는 절차적 지식에 고착화된 전통적 통계교육을 개선하기 위한 주요한 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 이를 통해, 두 자료집합 비교하기 과제가 예비초등교사교육에서 지니는 가능성을 확인함과 동시에 활용 방안에 대한 제언을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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